MQL5における統計とデータの分析に関する記事

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数学的なモデルと確率の法則は多くのトレーダーにとって興味深いでしょう。数学はテクニカル指標の基本であり、トレーディングの結果を分析しストラテジーを開発するためには統計が必要です。

あいまいなロジック、デジタルフィルタ、マーケットプロファイル、コホーネンマップ、ニューラルガス、その他のトレーディングに使用できる多くのツールについてご覧ください。

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EAを用いたリスクとキャピタルの管理

EAを用いたリスクとキャピタルの管理

この記事では、バックテストレポートでは見えないこと、自動売買ソフトを使用する際の注意点、エキスパートアドバイザー(EA)を使用している場合の資金管理、自動売買をおこなっている場合に取引活動を続けるために大きな損失をカバーする方法について説明します。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第17部):Web上のデータにアクセスする(III)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第17部):Web上のデータにアクセスする(III)

今回は、Webからデータを取得し、エキスパートアドバイザー(EA)で使用する方法について引き続き考えていきます。今回は、代用できるシステムの開発に進みます。
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母集団最適化アルゴリズム:人工蜂コロニー(ABC)

母集団最適化アルゴリズム:人工蜂コロニー(ABC)

今回は、人工蜂コロニーアルゴリズムを研究し、機能空間を研究する新しい原理で知識を補います。今回は、古典アルゴリズムについて、私の解釈を紹介します。
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アラン・アンドリュースとその時系列分析手法

アラン・アンドリュースとその時系列分析手法

アラン・アンドリュースは、取引の分野において、現代世界で最も有名な「教育者」の一人です。彼の「ピッチフォーク」は、現代のほとんどの相場分析プログラムに搭載されています。しかし、ほとんどのトレーダーは、このツールが提供するチャンスのほんの一部も利用していません。その上、アンドリュースのオリジナルのトレーニングコースには、ピッチフォークだけでなく(ピッチフォークが主要な道具であることに変わりはないが)、他のいくつかの便利な構造についても説明があります。この記事では、アンドリュースがオリジナルのコースで教えていた驚異的なチャート分析法を紹介しています。画像がたくさん出てきますのでご注意ください。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第18回):固有ベクトルによるニューラルアーキテクチャの探索

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第18回):固有ベクトルによるニューラルアーキテクチャの探索

ニューラルアーキテクチャー探索は、理想的なニューラルネットワーク設定を決定するための自動化されたアプローチで、多くのオプションや大規模なテストデータセットに直面したときにプラスになります。固有ベクトルをペアにすることで、この過程がさらに効率的になることを検証します。
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MQL5の圏論(第15回):関手とグラフ

MQL5の圏論(第15回):関手とグラフ

この記事はMQL5における圏論の実装に関する連載を続け、関手について見ていきますが、今回はグラフと集合の間の橋渡しとして関手を見ていきます。カレンダーデータを再検討します。ストラテジーテスターでの使用には限界がありますが、相関性の助けを借りて、ボラティリティを予測する際に関手を使用するケースを説明します。
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MQL5の圏論(第2回)

MQL5の圏論(第2回)

圏論は数学の一分野であり、多様な広がりを見せていますが、MQL5コミュニティではまだ比較的知られていません。この連載では、その概念のいくつかを紹介し、考察することで、コメントや議論を呼び起こし、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
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時系列マイニングのためのデータラベル(第6回):ONNXを使用したEAへの応用とテスト

時系列マイニングのためのデータラベル(第6回):ONNXを使用したEAへの応用とテスト

この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、時系列のラベル付け方法をいくつかご紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。
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DoEasyライブラリの時系列(第50部): シフト付き複数銘柄・複数期間標準指標

DoEasyライブラリの時系列(第50部): シフト付き複数銘柄・複数期間標準指標

本稿では、複数銘柄・複数期間標準指標を正しく表示するためのライブラリメソッドを改善して、設定されたシフトによってシフトされたラインが現在の銘柄チャートに表示されるようにします。また、標準指標を使用するメソッドを整理し、最終的な指標プログラムのライブラリにある冗長なコードを削除します。
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リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第6回):最初の改善(I)

リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第6回):最初の改善(I)

この記事では、システム全体の安定化を開始します。安定化がなければ次のステップに進むことができない可能性があります。
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MQL5の圏論(第11回):グラフ

MQL5の圏論(第11回):グラフ

この記事は、MQL5での圏論の実装を考察する連載の続きです。ここでは、取引システムへのクローズアウト戦略を開発する際に、グラフ理論をモノイドやその他のデータ構造とどのように統合できるかを検討します。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第04回):線形判別分析

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第04回):線形判別分析

今日のトレーダーは哲学者であり、ほとんどの場合、新しいアイデアを探して試し、変更するか破棄するかを選択します。これは、かなりの労力を要する探索的プロセスです。この連載では、MQL5ウィザードがこの取り組みにおけるトレーダーの主力であるべきであることを示しています。
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知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第07回):樹状図

知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第07回):樹状図

分析や予測を目的としたデータの分類は、機械学習の中でも非常に多様な分野であり、数多くのアプローチや手法があります。この作品では、そのようなアプローチのひとつである「凝集型階層分類」を取り上げます。
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データサイエンスと機械学習(第23回):LightGBMとXGBoostが多くのAIモデルを凌駕する理由

データサイエンスと機械学習(第23回):LightGBMとXGBoostが多くのAIモデルを凌駕する理由

これらの高度な勾配ブースティング決定木(GBDT)技術は、優れた性能と柔軟性を提供し、金融モデリングやアルゴリズム取引に最適です。これらのツールを活用して取引戦略を最適化し、予測精度を高め、金融市場での競争力を高める方法を学びましょう。
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Rebuyのアルゴリズム:多通貨取引シミュレーション

Rebuyのアルゴリズム:多通貨取引シミュレーション

本稿では、多通貨の価格設定をシミュレートする数理モデルを作成し、前回理論計算から始めた取引効率を高めるメカニズム探求の一環として、分散原理の研究を完成させます。
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MQL5における圏論(第12回):順序

MQL5における圏論(第12回):順序

この記事は、MQL5でのグラフの圏論実装に従う連載の一部であり、順序について詳しく説明します。2つの主要な順序タイプを検討することで、順序理論の概念が取引の意思決定に情報を提供する上で、モノイド集合をどのようにサポートできるかを検証します。
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リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第19回):必要な調整

リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第19回):必要な調整

ここでは、コードに新しい関数を追加する必要がある場合に、スムーズかつ簡単に追加できるように基礎を整えます。現在のコードでは、有意義な進歩を遂げるために必要な事柄の一部をまだカバーまたは処理できません。最小限の労力で特定のことを実装できるようにするには、すべてを構造化する必要があります。すべてを正しくおこなえば、対処が必要なあらゆる状況に非常に簡単に適応できる、真に普遍的なシステムを得ることができます。
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MQL5における拡張ディッキー–フラー検定の実装

MQL5における拡張ディッキー–フラー検定の実装

本稿では、拡張ディッキー–フラー検定の実装を示し、Engle-Granger法を用いた共和分検定に適用します。
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一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第15部):Web上のデータにアクセスする(I)

一からの取引エキスパートアドバイザーの開発(第15部):Web上のデータにアクセスする(I)

MetaTrader5ではどのようにオンラインデータにアクセスするのでしょうか。Web上にはたくさんのサイトや場所があり、膨大な量の情報が掲載されています。知るべきことは、どこを調べて、この情報をどのように使用するのが最善かということです。
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リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第12回):シミュレーターの誕生(II)

リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション(第12回):シミュレーターの誕生(II)

シミュレーターの開発は、見た目よりもずっと面白いものです。事態はさらに面白くなってきているため、今日は、この方向にもう少し踏み込んでみましょう。
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DoEasyライブラリの時系列(第58部): 指標バッファデータの時系列

DoEasyライブラリの時系列(第58部): 指標バッファデータの時系列

時系列の操作に関するトピックのしめくくりとして、指標バッファに格納されているストレージ、検索、およびデータの並べ替えを整理します。これにより、プログラムでライブラリベースで作成される指標の値に基づいて分析をさらに実行できます。ライブラリのすべてのコレクションクラスの一般的な概念により、対応するコレクションで必要なデータを簡単に見つけることができます。それぞれ、今日作成されたクラスでも同じことが可能です。
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第72部): コレクション内のチャートオブジェクトパラメータの追跡と記録
DoEasyライブラリでのその他のクラス(第72部): コレクション内のチャートオブジェクトパラメータの追跡と記録

DoEasyライブラリでのその他のクラス(第72部): コレクション内のチャートオブジェクトパラメータの追跡と記録

本稿では、チャートオブジェクトクラスとそのコレクションの操作を完成します。また、チャートプロパティとそのウィンドウの変更の自動追跡を実装し、オブジェクトプロパティに新しいパラメータを保存します。このような変更により、を将来チャートコレクション全体のイベント機能実装できるようになります。
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MQL5の圏論(第7回):多重集合、相対集合、添字集合

MQL5の圏論(第7回):多重集合、相対集合、添字集合

圏論は、数学の多様かつ拡大を続ける分野であり、最近になってMQL5コミュニティである程度取り上げられるようになりました。この連載では、その概念と原理のいくつかを探索して考察することで、トレーダーの戦略開発におけるこの注目すべき分野の利用を促進することを目的としたオープンなライブラリを確立することを目指しています。
DoEasyライブラリでの価格(第62部): ティックシリーズをリアルタイムで更新して板情報で作業するための準備
DoEasyライブラリでの価格(第62部): ティックシリーズをリアルタイムで更新して板情報で作業するための準備

DoEasyライブラリでの価格(第62部): ティックシリーズをリアルタイムで更新して板情報で作業するための準備

この記事では、ティックデータの更新をリアルタイムで実装し、板情報を操作するための銘柄オブジェクトクラスを準備します(DOM自体は次の記事で実装されます)。
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MQL5の圏論(第9回):モノイド作用

MQL5の圏論(第9回):モノイド作用

MQL5における圏論の実装についての連載を続けます。ここでは、前の記事で説明したモノイドを変換する手段としてモノイド作用を継続し、応用の増加につなげます。
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母集団最適化アルゴリズム:細菌採餌最適化(BFO)

母集団最適化アルゴリズム:細菌採餌最適化(BFO)

大腸菌の採餌戦略は、科学者にBFO最適化アルゴリズムの作成を促しました。このアルゴリズムには、最適化に対する独自のアイデアと有望なアプローチが含まれており、さらに研究する価値があります。
DoEasyライブラリでの価格(第60部): 銘柄ティックデータのシリーズリスト
DoEasyライブラリでの価格(第60部): 銘柄ティックデータのシリーズリスト

DoEasyライブラリでの価格(第60部): 銘柄ティックデータのシリーズリスト

本稿では、単一銘柄のティックデータを格納するためのリストを作成し、EAでの必要なデータの作成と取得を確認します。さらに、使用される銘柄ごとの個別のティックデータリストでティックデータのコレクションを構成します。
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母集団最適化アルゴリズム:ハーモニーサーチ(HS)

母集団最適化アルゴリズム:ハーモニーサーチ(HS)

今回は、完璧な音のハーモニーを見つける過程に着想を得た、最も強力な最適化アルゴリズムであるハーモニーサーチ(HS)を研究し、検証してみます。私たちの評価でトップになるのはどのアルゴリズムでしょうか。
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初心者のためのMetaTrader 5とRによるアルゴリズム取引

初心者のためのMetaTrader 5とRによるアルゴリズム取引

RとMetaTrader 5をシームレスに統合する技術を解き明かしながら、金融分析とアルゴリズム取引が出会う魅力的な探求に乗り出しましょう。この記事は、MetaTrader 5の強力な取引機能とRの精巧な分析の領域を橋渡しするためのガイドです。
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ニューラルネットワークが簡単に(第20部):オートエンコーダ

ニューラルネットワークが簡単に(第20部):オートエンコーダ

教師なし学習アルゴリズムの研究を続けます。読者の中には、最近の記事とニューラルネットワークの話題の関連性について疑問を持つ人もいるかもしれません。この新しい記事では、ニューラルネットワークの研究に戻ります。
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MQL5における修正グリッドヘッジEA(第1部):シンプルなヘッジEAを作る

MQL5における修正グリッドヘッジEA(第1部):シンプルなヘッジEAを作る

古典的なグリッド戦略と古典的なヘッジ戦略を混合した、より高度なグリッドヘッジEAのベースとして、シンプルなヘッジEAを作成する予定です。この記事が終わるころには、簡単なヘッジ戦略の作り方がわかり、この戦略が本当に100%儲かるかどうかについての人々の意見も知ることができるでしょう。
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リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第2回):最初の実験(II)

リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第2回):最初の実験(II)

今回は、1分という目標を達成するために、別の方法を試してみましょう。ただし、このタスクは思っているほど単純ではありません。
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データサイエンスと機械学習(第17回):木の中のお金?外国為替取引におけるランダムフォレストの芸術と科学

データサイエンスと機械学習(第17回):木の中のお金?外国為替取引におけるランダムフォレストの芸術と科学

金融情勢を解読する際の芸術性と正確性の融合についてガイドします。アルゴリズム錬金術の秘密を発見してください。ランダムフォレストがデータを予測能力に変換する方法を明らかにし、株式市場の複雑な地形をナビゲートするための独自の視点を提供します。金融の魔術の核心に触れ、市場の動向を形作り、収益の機会を開拓するランダムフォレストの役割を解き明かす旅にご参加ください。
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DoEasyライブラリの時系列(第49部): 複数銘柄・複数期間の複数バッファ標準指標

DoEasyライブラリの時系列(第49部): 複数銘柄・複数期間の複数バッファ標準指標

本稿では、ライブラリクラスを改善して、データを表示するために複数の指標バッファを必要とする複数銘柄・複数期間標準指標を開発する機能を実装します。
DoEasyライブラリでの価格(第61部): 銘柄ティックシリーズのコレクション
DoEasyライブラリでの価格(第61部): 銘柄ティックシリーズのコレクション

DoEasyライブラリでの価格(第61部): 銘柄ティックシリーズのコレクション

プログラムでは作業に異なる銘柄を使用する可能性があるため、それぞれに個別のリストを作成する必要があります。本稿では、そのようなリストを組み合わせてティックデータコレクションにします。実際、これは、CObjectクラスのインスタンスへのポインタの動的配列のクラスおよび標準ライブラリの子孫に基づく通常のリストになります。
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DoEasyライブラリの時系列(第57部): 指標バッファデータオブジェクト

DoEasyライブラリの時系列(第57部): 指標バッファデータオブジェクト

本稿では、1つの指標に対して1つのバッファのすべてのデータを含むオブジェクトを開発します。このようなオブジェクトは、指標バッファのシリアルデータを格納するために必要になります。その助けを借りて、任意の指標のバッファデータ、および他の同様のデータを相互に並べ替えて比較できるようになります。
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リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第5回):プレビューの追加

リプレイシステムの開発—市場シミュレーション(第5回):プレビューの追加

現実的で利用しやすい方法で市場リプレイシステムを実装する方法を開発することができたので、プロジェクトを続けて、リプレイの動作を改善するためのデータを追加してみましょう。
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MQL5での価格バーの並べ替え

MQL5での価格バーの並べ替え

この記事では、価格バーを並べ替えるアルゴリズムを紹介し、EAの潜在的な購入者を欺くためにストラテジーのパフォーマンスが捏造された事例を認識するために並べ替えテストをどのように使用できるかを詳述します。
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MQL5とデータ処理パッケージの統合(第1回):高度なデータ分析と統計処理

MQL5とデータ処理パッケージの統合(第1回):高度なデータ分析と統計処理

統合により、MQL5から生の財務データをJupyter Labのようなデータ処理パッケージにインポートし、統計テストを含む高度な分析をおこなうシームレスなワークフローが実現します。
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MQL5でJanus factorを実装する

MQL5でJanus factorを実装する

ゲイリー・アンダーソンは、「Janus factor」と名付けた理論に基づく市場分析法を開発しました。この理論は、トレンドを明らかにし、市場リスクを評価するために使用できる一連の指標を記述するものです。今回は、これらのツールをMQL5で実装してみます。